עדכון מ-11 בספטמבר 2026: GPT‑Rosalind, המודל הייעודי שלנו למחקר במדעי החיים, יוצא משלב התצוגה המקדימה למחקר וזמין כעת לארגונים זכאים ברחבי העולם דרך תוכנית הגישה המבוקרת שלנו. כל הארגונים הזכאים ימשיכו לקבל גישה למודלי Rosalind העדכניים עם השקתם. התמחור שפורסם ייכנס לתוקף ב-5 באוקטובר 2026. עיינו בתמחור של GPT‑Rosalind(נפתח בחלון חדש).
אנחנו מציגים עדכון חדש למודל בסדרת GPT‑Rosalind שלנו, שנבנתה במיוחד למחקר במדעי החיים בקנה מידה ארגוני. העדכון משלב את יכולות התכנות האג'נטי והשימוש בכלים של GPT‑5.5 עם יכולות הבנה משופרות בתחומי ליבה של גילוי תרופות, כמו כימיה תרופתית וגנומיקה, ומשפר את הביצועים גם במגוון רחב יותר של תהליכי ניתוח, תכנון וניסוי במדעי החיים.
ההתקדמות במדעי החיים תלויה בשילוב נתונים וראיות ממגוון רמות וסוגים: מולקולות, גנים, מסלולים ומערכות חיות. בהערכות שלנו, GPT‑Rosalind המעודכן מציג שיפור נרחב בביצועים במשימות מחקר של מומחים לביולוגיה, בשאלות מורכבות בכימיה תרופתית, בביולוגיה כמותית ובפתרון בעיות במעבדה רטובה.
GPT‑Rosalind זמין לארגונים זכאים ברחבי העולם במסגרת הגישה המבוקרת שלנו.
כדי למדוד ולשפר בהתמדה את ההשפעה של GPT‑Rosalind בעולם האמיתי, פיתחנו את LifeSciBench — מבחן ביצועים שנבדק בידי מומחים חיצוניים ומתמקד בהיבטים יסודיים של מחקר במדעי החיים. בניגוד למבחנים קיימים שבוחנים בנפרד רכיב יחיד בביצועי המודל או תחום ביולוגי אחד, LifeSciBench בוחן עבודה בעלת ערך מדעי מקצה לקצה, באמצעות משימות משישה תחומי עבודה מרכזיים במחקר במדעי החיים: טיפול בראיות, ניתוח, תכנון ואופטימיזציה, reasoning מדעי, תיקוף ותפעול, ויישום קליני ותקשורת. אנחנו משתמשים במבחן הזה כדי להתאים את ההתקדמות לצרכים ולמציאות של המחקר במדעי החיים.
GPT‑Rosalind מוביל בביצועים במשימות בעלות ערך מדעי שזוהו בידי מומחים מהתעשייה ומהאקדמיה.
GPT‑Rosalind משיג ביצועים מובילים בתעשייה בתחום הכימיה התרופתית, המתמקד בהפיכת מולקולות לתרופות שימושיות. פיתחנו את MedChemBench כך שישקף תהליכי עבודה מציאותיים בכימיה תרופתית. הוא בוחן הבנת מבנים כימיים על סמך כמה סוגי קלט; קשרי מבנה–פעילות (SAR); חיזוי עוצמת פעילות של תרופות, רעילות, ספיגה, פיזור, מטבוליזם והפרשה (ADME); קבלת החלטות באופטימיזציה רב-פרמטרית של תרכובות מובילות; ורטרוסינתזה. GPT‑Rosalind עולה על GPT‑5.5 ב-MedChemBench עם ציון של 27.5% לעומת 25.1%, תוך שימוש ב-7.2% פחות טוקנים.
GPT‑Rosalind מציג שילוב משופר של מידע ממגוון סוגי קלט ו-reasoning מנגנוני בכימיה תרופתית.
ב-GeneBench, ההערכה האג'נטית שלנו לניתוח ממושך מקצה לקצה בגנומיקה ובביולוגיה כמותית, GPT‑Rosalind משתמש ב-31% פחות טוקנים מ-GPT‑5.5 ומשיג דיוק גבוה יותר: 21.6% לעומת 20.4%. GeneBench בוחן ביצועים אג'נטיים במשימות כמותיות ממושכות: האם סוכן יכול, על בסיס נתונים מדעיים מציאותיים, לתכנן ניתוח תקף, בקרת איכות, מידול ותיקונים כדי להגיע לתשובות רלוונטיות לקבלת החלטות? הבעיות שנכללות במבחן מקיפות מגוון תחומים, ובהם גנומיקה תפקודית, טרנסקריפטומיקה מרחבית, פרוטאומיקה, אפיגנומיקה וגנטיקה יישומית.
GPT‑Rosalind משתמש ב-31% פחות טוקנים מ-GPT‑5.5, תוך שיפור הדיוק.
אנחנו מציגים הערכה חדשה לבדיקת היכולת של GPT‑Rosalind לסייע למדענים המבצעים עבודת מעבדה בפועל. LabWorkBench בוחן את יכולת המודל לקשר בין שינויים יזומים לבין תוצאות ניסויים בפרוטוקולים אמיתיים של מעבדה רטובה המשמשים מדענים, למטרות הנעות מפתרון בעיות ועד אופטימיזציה. הנתונים המשמשים את LabWorkBench הם קנייניים, ולכן אינם מזוהמים בחשיפה מוקדמת למודל. GPT‑Rosalind משיג ציון של 63.2% לעומת 55.8% של GPT‑5.5, תוך שימוש ב-5.3% פחות טוקנים.
בסיוע לפרוטוקולים אמיתיים של מעבדה רטובה, GPT‑Rosalind מציג שיפור משמעותי לעומת GPT‑5.5, לצד שימוש יעיל יותר בטוקנים.
בנינו את התוספים מחקר במדעי החיים(נפתח בחלון חדש) וניתוח NGS למדעי החיים(נפתח בחלון חדש) כדי להוסיף ליכולות המשופרות של GPT‑Rosalind שכבת ביצוע מעשית לתהליכי עבודה מדעיים שניתן לחזור עליהם. יחד, התוספים האלה משלבים אחזור ראיות עם הפניות למקורות, פרשנות ביולוגית וביצוע ניתוחים ביואינפורמטיים באותה סביבת עבודה. כך הם עוזרים לחוקרים לחבר ראיות חיצוניות לניתוחי אומיקה פנימיים, תוך שמירה על התוצרים ועל תיעוד מקורותיהם. כל המשתמשים יכולים כעת לגשת לשני התוספים דרך Codex. משתמשים ארגוניים זכאים ב-GPT‑Rosalind יכולים גם להפעיל את התוספים האלה באמצעות GPT‑Rosalind.
כדי לנצל טוב יותר את Codex כסביבת עבודה דינמית למדענים, הוספנו כלי תצוגה אינטראקטיביים לסוגי קבצים ייעודיים לביולוגיה. הסט הראשוני של כלי התצוגה לרצפים, ליישור רצפים ולמבנים נועד להשאיר את הראיות נגישות למדענים לאורך תהליך העבודה של GPT‑Rosalind, ולאפשר מענה ישיר לשאלות המשך תוך שימוש בכלי התצוגה הפעיל ובהקשר שלו.
ההדגמה שלמעלה מציגה את היכולות האלה בפעולה, בתיאום GPT‑Rosalind. אנחנו עוקבים אחר מדען שחוקר ביופסיה נוזלית של גידול כדי לזהות מוטציות ושינויים מולקולריים נוספים שעשויים לסייע בבחירת טיפול. התוסף לניתוח NGS למדעי החיים הופך סקירה של רשומות ctDNA מעובדות למחברת אינטראקטיבית. הוא מציף שינויים חוזרים, זיהויי וריאנטים בתדירות נמוכה ומגמות בדגימות לאורך זמן, שממקדים את החקירה ב-KRAS G12C. משם, התוסף למחקר במדעי החיים מוסיף מידע מגובה במקורות על המטרה, המעכב והעמידות. במקביל, כלי התצוגה המובנים לרצפים, ליישור רצפים ולמבנים מאפשרים למדען לבדוק ישירות את השייר המוטנטי בעמדה 12, את שימורו במשפחת RAS ואת כיס הקישור שאליו קשור המעכב. תהליך העבודה מסתיים בתרגום הראיות האלה לאפשרויות המשך מעשיות, כאשר כל שלב ותוצר זמינים לבדיקת מומחה.
תוסף לניתוח NGS למדעי החיים
בקרת איכות ואנוטציה ל-scRNA-seq
הפכו חבילת מטריצות בפורמט 10x לתוצרי ניתוח של תאים בודדים שסוננו לפי בקרת איכות, לאנוטציות ולתרשימי UMAP שאפשר לבדוק ולעדכן ב-Codex. התוסף לניתוח NGS למדעי החיים מנתב את הבקשה ל-scrna-seq-qc, בוחר ספי בקרת איכות על סמך הנתונים, משמר תיעוד של מקור הנתונים ותהליכי הסינון והאנוטציה, ומציף חסמים כמו רכיבי תוכנה חסרים הדרושים לזיהוי זוגות תאים.
בקרת איכות לקובצי FASTQ של ריצוף RNA בתפזורת
הפכו גיליון דגימות של ריצוף RNA בתפזורת, חבילת FASTQ וקובצי ייחוס לחבילת ספירות שעברה בקרת איכות ושאפשר לבדוק ולהשתמש בה שוב ב-Codex. התוסף לניתוח NGS למדעי החיים מנתב את הבקשה, מאמת את הקלט ומחזיר חבילת ריצה הניתנת לביקורת, עם MultiQC, מטריצות Salmon, תיעוד מקורות והסתייגויות מפורשות.
אנחנו מרחיבים את הגישה לסדרת GPT‑Rosalind לארגונים זכאים ברחבי העולם. GPT‑Rosalind יהיה זמין במסגרת הגישה המבוקרת שלנו לארגונים המבצעים מחקר מדעי לגיטימי בעל תועלת ציבורית ברורה, מקיימים ממשל ופיקוח בטיחותי קפדניים ומנהלים גישה מבוקרת עם אבטחה ברמת הארגון.
כחלק מההתרחבות הגלובלית הזו, אנחנו שמחים לסייע ל-Novo Nordisk במשימתה להביא אפשרויות טיפול חדשניות למטופלים מהר יותר, באמצעות הרחבת היקף המחקר הרפואי שלה בעזרת GPT‑Rosalind. Novo Nordisk מנצלת יכולות frontier AI כדי לעזור לחוקרים לנתח מערכי נתונים מורכבים, לחשוף דפוסים שימושיים ולבדוק השערות מהר יותר. ההבנה הביולוגית המשופרת של GPT‑Rosalind תעזור לצוותים לקשר בין ראיות מהספרות המדעית, מגנומיקה, מטרנסקריפטומיקה, מרצפים, ממבנים ומתוצאות ניסויים, ותקל על המעבר מנתונים להחלטות מחקר ברורות יותר.
״המחקר במדעי החיים מורכב, עתיר נתונים ובין-תחומי. כדי לספק לחוקרים ערך משמעותי, מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית חייבים להתבסס על נתונים מדעיים מהימנים, להיות מחוברים לכלים מתוקפים ולהשתלב בתהליכי העבודה האמיתיים שבהם חוקרים משתמשים מדי יום. אנחנו שמחים על השותפות עם OpenAI ועל ההזדמנות לבחון כיצד GPT‑Rosalind יכול לתמוך בגישות קפדניות ומעשיות יותר לגילוי תרופות.״
מישאל פאטל, סגן נשיא הקבוצה לבינה מלאכותית ולחדשנות דיגיטלית, מחקר ופיתוח — Novo Nordisk
אנחנו מציעים כעת גם workspace בניהול OpenAI לארגונים זכאים שאין להם חשבון Enterprise.
GPT‑Rosalind המעודכן הוא הצעד הבא במחויבות הרחבה שלנו לבניית מערכות בינה מלאכותית שיכולות להאיץ גילויים מדעיים, תוך הבטחה שיכולות ביולוגיות מתקדמות יונגשו עם אמצעי הגנה מתאימים. נמשיך לשפר את יכולות ה-reasoning הביולוגי של המודל, להרחיב את התמיכה בתהליכי מחקר ממושכים ועתירי כלים, ולעבוד עם ארגונים זכאים באזורים שונים כדי להעריך את ההשפעה בעולם האמיתי.
המשמעות היא גם יישום בינה מלאכותית במדעי החיים בעבודה בעלת השפעה משמעותית לתועלת הציבור — מגילוי תרופות ורפואה תרגומית ועד בריאות הציבור, היערכות והגנה ביולוגית. באמצעות Rosalind להגנה ביולוגית ומסגרת הגישה המבוקרת שלנו, אנחנו שואפים להעמיד יכולות ביולוגיות בחזית הטכנולוגיה לרשות החוקרים, המוסדות וגורמי ההגנה שפועלים לשיפור בריאות האדם ולחיזוק החוסן החברתי.
נמשיך לפתח את GPT‑Rosalind לשותף בעל יכולות משופרות לאורך כל מחזור החיים של המחקר המדעי, שיסייע למדענים לעבור מהר יותר מהשאלות הנכונות לראיות ברורות יותר, לניסויים טובים יותר ולבסוף לטיפולים חדשים למטופלים.
